소개
랭그래프에 대해서 기본 사항을 알아 보자.
기존 RAG와 랭그래프의 차이점
RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 적용해도 한계에 마주침
LLM 이 생성한 답변이 Hallucination 이 아닐까?
RAG 를 적용하여 받은 답변이 문서에는 없는 "사전지식"으로 답변한 건 아닐까?
검색정보가 잘못되었다면? 평가는 누가?
이전의 절차가 문제라면 되돌아가서 수정?
랭그래프의 장점
다양한 흐름을 자유롭게 구성할 수 있다.
조건부 엣지를 구성하여 기처리 가능.
평가자 에이전트가 답변을 평가하여 판단 가능.
랭그래프를 배우려는 분들에게 학습 순서는!
python 을 먼저 학습하세요.
랭체인을 학습하면서 RAG 작성법을 학습하세요.
랭그래프를 학습하면서 다양한 Agent 를 만들어 봅시다.
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출처: https://www.langchain.com/langgraph